Ultrasound guidance in peripheral regional anesthesia: philosophy, evidence-based medicine, and techniques
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This article introduces the use of ultrasound to facilitate peripheral regional anesthesia. RECENT FINDINGS: Regional anesthesia, despite its well known clinical benefits, has not gained the popularity of general anesthesia. This is secondary to multiple shortcomings including a defined failure rate, lack of simplicity, and the potential for patient discomfort or injury. Many of the negative aspects of regional anesthesia evolve from the reality that current nerve-localization techniques are unreliable. Given the great variation in human anatomy it is not surprising that even the most veteran clinician can be challenged by techniques that demand anatomical assumptions. The recent use of ultrasound imaging for nerve localization is an innovative application of an old technology which addresses many of the shortcomings of current techniques. Specifically, ultrasound imaging allows the operator to see neural structures, guide the needle under real-time visualization, navigate away from sensitive anatomy, and monitor the spread of local anesthetic. SUMMARY: Ultrasound technology represents an ideal mechanism by which the regional anesthesiologist can attain the safety, speed, and efficacy of general anesthesia. Ultimately, it is the correct peri-neural spread of local anesthetic around a nerve that provides safe, effective, and efficient anesthetic conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».